В основу оригинального исследования положена гипотеза о неотвратимости внедрения искусственного интеллекта в реальный сектор экономики. Авторы рассматривают нормативно-правовые основы искусственного интеллекта, а также его исторические аспекты. При этом обозначены базовые траектории применения искусственного интеллекта на примере пищевой индустрии - при моделировании и оптимизации пищевых технологий, идентификации, оценке качества и безопасности пищевой продукции. Отмечено, что предпосылкой к внедрению технологий искусственного интеллекта в пищевой индустрии выступает четко наметившийся переход от массового питания к персонализированному, связанный с производством преимущественно комбинированных продуктов сложного ингредиентного и химического состава. Как следствие, технологии искусственного интеллекта позволяют существенно оптимизировать ресурс времени, повысить эффективность и точность совершаемых покупок, способствуют снижению затрат на приобретение продукции и устранению предубеждений при принятии решений, а также предоставляют максимально персонализированные рекомендации при покупке товаров. Результаты исследования включают обзор и анализ трудов российских и зарубежных ученых в области искусственного интеллекта и сфер его применения в пищевой индустрии, а методология исследования базируется на таких теоретических методах научного познания, как сравнение, анализ, систематизация, дедукция, абстракция, обобщение. Также статья раскрывает юридические и концептуальные аспекты искусственного интеллекта и областей его применения, рассматривает перспективные направления дальнейшего проникновения искусственного интеллекта в пищевой индустрии. В заключении обобщаются преимущества и возможности использования искусственного интеллекта по всей цепочке прослеживаемости пищевой продукции, использования его для анализа цифрового профиля при установлении аутентичности и идентификации пищевой продукции.
Идентификаторы и классификаторы
Цифровая трансформация отечественной экономики, включающая переход к передовым цифровым и интеллектуальным производственным технологиям, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта, определена одной из важнейших целей развития России.
Список литературы
1. Алешков, А. В., Ивашкин, М. В., Синюков, В. А. Управление инновациями в пищевой индустрии с использованием нейросетей // Вестник Тихоокеанского государственного университета. 2023. № 4 (71). С. 97-104. URL: download/elibrary_56751814_10676705.pdf (дата обращения 29.04.2024). EDN: MNFSMW
2. Метленкин, Д. А., Платов, Ю. Т., Платова, Р. А. Идентификация кофе в зернах методами Фурье-ИК-спектроскопии и многомерного анализа // Известия высших учебных заведений. Пищевая технология. 2021. № 5-6 (383-384). С. 92-97. DOI: 10.26297/0579-3009.2021.5-6.17 EDN: YCRZPF
3. Садовой, В. В. Разработка научных принципов проектирования состава и совершенствования технологии многокомпонентных мясных изделий с использованием вторичных ресурсов пищевой промышленности: автореф. дис. д-ра техн. наук: 05.18.04. Ставрополь, 2007. 38 с. EDN: NIUIJV
4. Abbasi-Tarighat, M., Shahbazi, E., Niknam, K. (2013) Simultaneous determination of Mn2+ and Fe3+ as 4,4′[(4-cholorophenyl)methylene] bis(3-methyl-1-phenyl-1H- pyrazol-5-ol) complexes in some foods, vegetable and water samples by artificial neural networks Food Chemistry, vol. 138, is. 2-3, pр. 991-997. 10.1016/j.foodchem.2012.09.099. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S030881461201549X (дата обращения 07.07.2023). DOI: 10.1016/j.foodchem.2012.09.099.URL
5. Batista, L., Marques, C., Pires, A., A. Minim, L., Soares, N., Vidigal, M. (2021) Artificial neural networks modeling of non-fat yogurt texture properties: effect of process conditions and food composition, Food and Bioproducts Processing, vol. 126, pp. 164-174. DOI: 10.1016/j.fbp.2021.01.002
6. Chakravartula, S., Moscetti, R., Bedini, G., Nardella, M., Massantini, R. (2022) Use of convolutional neural network (CNN) combined with FT-NIR spectroscopy to predict food adulteration: A case study on coffee, Food Control, vol. 135 10.1016/j.foodcont.2022.108816. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0956713522000093 (дата обращения 07.07.2023). DOI: 10.1016/j.foodcont.2022.108816.URL
7. Cotrim, W. da Silva, Felix, L. B, Minim, V. P. R, Campos R. C., Minim, L. A. (2021) Development of a hybrid system based on convolutional neural networks and support vector machines for recognition and tracking color changes in food during thermal processing Chemical Engineering Science, vol. 240, pp. 116679. ISSN 0009-2509.
8. Chaitanya, A., Shetty, J., Chiplunkar, P. (2023) Food Image Classification and Data Extraction Using Convolutional Neural Network and Web Crawlers, Procedia Computer Science, vol. 218, pp. 143-152. DOI: 10.1016/j.procs.2022.12.410
9. Chen, D., Guo, C., Lu, W., Zhang, C., Xiao, C. (2023) Rapid quantification of royal jelly quality by mid-infrared spectroscopy coupled with backpropagation neural network Food Chemistry, vol. 418. 10.1016/j.foodchem.2023.135996 URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308814623006131 (дата щения 07.07.2023). DOI: 10.1016/j.foodchem.2023.135996URL
10. O’Farrell M., Lewis E., Flanagan C., Lyons W., Jackman N.Combining principal component analysis with an ar tificial neural network to perform online quality assessment of food as it cooks in a large-scale industrial oven. Sensors and Actuators B: Chemical. 2005. Volume 107. Issue 1. Pages 104-112. 10.1016/j.snb.2004.09.050 URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925400505000870 (дата обращения 29.04.2024 г.). DOI: 10.1016/j.snb.2004.09.050URL EDN: KLYXVP
11. Dębska, B., Guzowska-Świder, B. (2011) Application of artificial neural network in food classification Analytica Chimica Acta, vol. 705, is. 1-2, pp. 283-291 10.1016/j.aca.2011.06.033. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0003267011008622 (дата обращения 07.07.2023). DOI: 10.1016/j.aca.2011.06.033.URL
12. Furtado, P., Caldeira, M., Martins, P. (2020) Human Visual System vs Convolution Neural Networks in food recognition task: An empirical comparison // Computer Vision and Image Understanding, vol. 191. DOI: 10.1016/j.cviu.2019.102878 EDN: FYRBYO
13. Gonzаlez-Viveros, N., Gоmez-Gil, P., Castro-Ramos, J., Cerecedo-Nunez, H. (2021) On the estimation of sugars concentrations using Raman spectroscopy and artificial neural networks Food Chemistry, vol. 352. 10.1016/j.foodchem.2021.129375. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308814621003812 (дата обращения 07.07.2023). DOI: 10.1016/j.foodchem.2021.129375.URL
14. Kowalski, R., Pietrysiak, E., Ganjyal, G.(2021) Optimizingscrewprofilesfortwin-screw food extrusion processing through genetic algorithms and neural networks, Journal of Food Engineering, vol., 303. 10.1016/j.jfoodeng.2021.110589. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S026087742100114X?via%3Dihub (дата обращения 07.05.2024). DOI: 10.1016/j.jfoodeng.2021.110589.URL
15. Kupongsak, S., Tan, J. (2006) Application of fuzzy set and neural network techniques in determining food process control set points Fuzzy Sets and Systems, vol., 157, is. 9, pp. 1169-1178. DOI: 10.1016/j.fss.2005.12.015
16. Lee, G., Kim, R., Lim, T., Kim, J., Kim, S., Kim, H., Taek, Hwang K. (2022) Optimization of accelerated solvent extraction of ellagitannins in black raspberry seeds using artificial neural network coupled with genetic algorithm, Food Chemistry, vol. 396. 10.1016/j.foodchem.2022.133712. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308814622016740 (дата обращения 07.07.2023). DOI: 10.1016/j.foodchem.2022.133712.URL
17. Lewis, E., Sheridan, C., O’Farrell, M., Flanagan, C., Kerry, J., Jackman, N. (2008) Optical fibre sensors for assessing food quality in full scale production ovens - a principal component analysis and artificial neural network based approach Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, vol. 2, is. 1, pp. 51-57 10.1016/j.nahs.2006.05.008. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1751570X07000878) (дата обращения 07.05.2024). DOI: 10.1016/j.nahs.2006.05.008.URL
18. Li, Y., Fei, C., Mao, C., Ji D., Gong, J., Qin, Y., Qu, L., Zhang, W., Bian, Z., Su, L., Lu, T. (2022) Physicochemical parameters combined flash GC e-nose and artificial neural network for quality and volatile characterization of vinegar with different brewing techniques, Food Chemistry, vol. 374. 10.1016/j.foodchem.2021.131658. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308814621026649) (дата обращения 07.07.2023). DOI: 10.1016/j.foodchem.2021.131658.URL
19. Nayak, J., Vakula, K., Dinesh, P., Naik, B., Pelusi, D. (2020) Intelligent food processing: Journey from artificial neural network to deep learning, Computer Science Review, vol. 38. DOI: 10.1016/j.cosrev.2020.100297 EDN: DHIEMM
20. Silva, C. E. Tanajura da, Filardi, V. L., Pepe, I. M., Chaves, M. A., Santos, C. M. S. (2015) Classification of food vegetable oils by fluorimetry and artificial neural networks Food Control, vol. 47, pp. 86-91. DOI: 10.1016/j.foodcont.2014.06.030
21. Senizza, B., Ganugi, P., Trevisan, M., Lucini, L. (2023) Combining untargeted profiling of phenolics and sterols, supervised multivariate class modelling and artificial neural networks for the origin and authenticity of extra-virgin olive oil: A case study on Taggiasca Ligure, Food Chemistry, vol. 404, part A. 10.1016/j.foodchem.2022.134543 URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308814622025055 (дата обращения 07.07.2023). DOI: 10.1016/j.foodchem.2022.134543URL
22. Sathish, S., Ashwin, S., Quadir, Md., Pavithra, L. (2022) Analysis of Convolutional Neural Networks on Indian food detection and estimation of calories, Materials Today: Proceedings, vol. 62, part 7, pp. 4665-4670. DOI: 10.1016/j.matpr.2022.03.122
23. Soni, A., Al-Sarayreh, M., Reis, M., Brightwell, G. (2021) Hyperspectral imaging and deep learning for quantification of Clostridium sporogenes spores in food products using 1D- convolutional neural networks and random forest model, Food Research International, vol. 147. DOI: 10.1016/j.foodres.2021.110577 EDN: WKGEMG
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье рассматриваются современные механизмы обеспечения доступности дополнительного образования детей в контексте реализации приоритетного направления государственной политики. Анализ теоретических подходов иллюстрируется данными федерального статистического наблюдения последних лет и результатами Всероссийского опроса по вопросам развития дополнительного образования школьников и их родителей. Представленные данные отражают не только состояние развития дополнительного образования, но и динамику процессов в данной сфере, что позволяет автору делать научно обоснованные выводы по вопросам развития системы дополнительного образования детей.
Предметом статьи выступают экономические результаты территорий опережающего развития (ТОР) Хабаровского края. Резиденты территорий осуществляют хозяйственную деятельность, отражающуюся в четырех основных аспектах: инвестиционном, экспортном, фискальном и при формировании рынка труда. На основе анализа рассчитанных автором удельных показателей по указанным выше аспектам сделан вывод о повышении влияния в региональных процессах инвестиций в основной капитал ТОР. Установлено незначительное влияние ТОР на функционирование рынка труда, что обусловлено демографическими проблемами Хабаровского края (сокращением численности населения и увеличением миграционного оттока), а также неполным выполнением резидентами ТОР плановых показателей по созданию рабочих мест. Отмечено, что стимулирование региональными органами власти экспортной деятельности резидентов ТОР, а также применение таможенных процедур свободной таможенной зоны привело к позитивным результатам - увеличению доли чистого экспорта ТОР в региональных показателях. Исследована динамика доли платежей резидентов ТОР в доходах консолидированного бюджета Хабаровского края. Определено, что незначительная доля платежей в региональный бюджет обусловлена тем, что деятельность ТОР не вышла на полную мощность при сравнении плановых и фактических достигнутых показателей по заключенным соглашениям, инвестициям и созданным рабочим местам. На основе обобщения экономических результатов деятельности особых зон сделан вывод о росте присутствия ТОР в экономике Хабаровского края.
В статье представлены результаты оценки имиджа государственного учреждения культуры на примере Хабаровского краевого музыкального театра, его внешнего и внутреннего контекста. Они отражают сложившиеся в общественном мнении образы учреждений культуры краевого центра региона, полученные посредством пилотного опроса целевой аудитории получателей их услуг, потребности, предпочтения, ожидания и требования, а также на основании рейтингов конкурентов на информационных порталах. В результате исследования определено, что имидж является важным конкурентным преимуществом учреждения культуры и, как следствие, оказывает существенное влияние в целом на их деятельность и успех на рынке. Отмечается, что для учреждений культуры важно проводить эффективную политику по формированию и управлению репутацией и корпоративным имиджем, используя для этой цели имеющиеся технологии, инструменты, средства и ресурсы. Анализ внешнего имиджа Хабаровского музыкального театра показал, что он соответствует устойчивой лидерской позиции, которую занимает на рынке культурно-досуговых услуг Хабаровского края. Поэтому для поддержания и укрепления имиджа следует и далее придерживаться текущей репутационной концепции, учитывая при этом интерес зрителей к многообразию культурных мероприятий, проводимых Хабаровским краевым музыкальным театром, а для укрепления внутреннего имиджа руководству учреждения необходимо уделить внимание развитию корпоративной культуры и материальной поддержке сотрудников.
Статья посвящена анализу ситуации, связанной с трансформацией статуса педагога в современных условиях. Изменения, связанные с переосмыслением ценности образования в целом, ставят статус педагогического работника в противоречивое положение. С одной стороны, длительные условия пандемии продемонстрировали потребность в создании новой методической системы всех форм образования, предъявляя тем самым новые требования к личности и профессиональному уровню педагога. С другой стороны, наличие проблем, связанных с кадровой дефицитарностью педагогических работников, создает ограничители для вхождения в систему новой личности, отвечающей современным образовательным вызовам и запросам. Вместе с тем справедливыми остаются научные дискуссии по поводу того, каким именно должен быть современный педагогический работник, чтобы его имидж и уровень доверия со стороны обучающихся и родителей начали расти. На сегодняшний день имидж становится основным атрибутом социально-профессиональных отношений. В педагогической деятельности все большую актуальность приобретают процессы по созданию профессионального имиджа, который заключается в усвоении и репродукции личностью социального опыта. В связи с переосмыслением процессов профессионального самоопределения и становления возникает необходимость анализа профессиональных компетенций в контексте подготовки будущего педагогического работника. Во многом профессиональная деятельность педагога предполагает конструктивное взаимодействие с субъектами образовательного процесса: с коллегами, обучающимися и их родителями. Вместе с тем, на ряду с классическими критериями, имидж современного педагога определяет и соответствие новым требованиям, а именно наличие эмоционального интеллекта и его правильная проекция на обучающихся с учетом их запросов и социальных потребностей. Этот вектор целесообразно закладывать на этапе освоения программ высшего педагогического образования, системно меняя образовательные программы по подготовке будущих педагогов. В статье раскрываются вопросы, связанные с имиджевыми характеристиками статуса современного педагога, основанными на эмпирических оценках основных субъектов образовательного процесса. Отмечена перспективность научного осмысления данной проблематики наряду с ростом интереса к поиску оптимальных механизмов, направленных на повышение роли и значимости педагогической профессии в современных условиях.
В настоящей статье представлена актуальность экологических проблем в современном обществе, в частности анализируются насущные экологические кризисы Хабаровского края. Особое внимание уделяется загрязнению бытовым мусором берегов всех водных объектов края и прилегающих акваторий. В данной работе представлена информация о деятельности Министерства природных ресурсов Хабаровского края по формированию экологической культуры населения. Дан обзор количественных показателей акции «Вода России» за три года в Хабаровском крае. Представлена информация о других экологических акциях, проводимых в рамках регионального Эко-марафона. Речь также идёт о том, что экологическая безопасность является одной из пяти подсистем, входящих в систему национальной безопасности Российской Федерации. Обосновывается необходимость обращения общественного сознания в сторону экологичности. Рассматриваются разные подходы к понятию «экологическое сознание», уточняется значение данного термина. Отмечено, что показателем сформированности экологического сознания служит участие граждан в эковолонтёрской деятельности. Авторы считают, что необходима постоянная работа по формированию экологически ответственного сознания общественности. Эта работа осуществима в просветительской, научной, агитационной и бизнес среде. Важно информационное сопровождение и продвижение эковолонтёрских акций, а также стимулирующие и поощрительные мероприятия. В работе используются методы анализа, синтеза, систематизации, обобщения. Сделан вывод о том, что добровольные экологические общественные объединения создают базис для формирования устойчивого экологического сознания, причём не только среди молодёжи, но и в профессиональной сфере.
Интерес к Арктической повестке вызван многими факторами, такими как климатические изменения, доступ к естественным ресурсам, геополитическая и экономическая трансформация, важность сохранения уникальной культуры и образа жизни коренных малочисленных народов, а также проведение Арктических научных исследований. Изучение этих вопросов может помочь нам найти способы адаптации к изменениям в Арктике и минимизировать отрицательные последствия. Огромный потенциал Арктики требует новых подходов и решений для преодоления последствий ресурсного проклятия. Цель исследования - проанализировать экосистемы креатосфреры, выделив ключевые детерминанты развития для Российской Арктики. Статья опирается на методы синтеза, сравнительного анализа, обобщения, логического анализа данных и балльной оценки параметров. Методология исследования опирается на исследования теоретических подходов пространственного развития этноэкономики Арктического региона, подходов к изучению креативных индустрий и креативной экономики в контексте цифровизации. На основе исследования выделены положительные и отрицательные детерминанты, влияющие на экосистему креатосферы в Арктике. Отрицательные детерминанты - отсутствие интереса у прямых инвесторов к креативным индустриям на этих территориях и негативное влияние кризиса и санкций против РФ на состояние государственного бюджета и возможность реализации проектов в сфере развития креативной экономики на рассматриваемой территории за счет бюджетных ресурсов. Важнейший фактор положительного влияния - наличие интереса со стороны государства в отношении развития Арктических территорий. Сделан вывод о том, что креатосфера в Арктике России представляет собой совокупность креативных отраслей экономики, которые имеют потенциал стать источником развития Арктического региона.
Авторами аргументируется актуальность развития управления экологической ответственности в комплексе социальной ответственности научных учреждений РФ. Новизна исследования заключается в том, что на сегодняшний день опыт и существующие проблемы внедрения соответствующей деятельности в научных организациях нашей страны практически не исследованы. Публикация опирается на использование общенаучных методов (анализ, синтез, индукция, дедукция), частно-научных методов (контентанализ, сравнительный анализ, глубинное интервью). Выявлено, что при реализации практической деятельности научные учреждения реализуют определенную нагрузку на экологическую среду, образуют специфические экологические риски. В статье рассмотрен опыт управления экологической ответственностью 98-ми научных учреждений России по материалам сайтов. В ходе проведенного исследования обнаружено, что большинство научных учреждений публикует материалы, которые в той или иной степени характеризуют ответственное отношение к проблемам окружающей среды с учетом реального и потенциального ущерба, наносимого в процессе реализации исследовательской деятельности. Тем не менее специальное оформление экологической политики научного учреждения имеется далеко не в каждой научной организации. На основе анализа российского и международного опыта в публикации представлены основы системного подхода к постановке управления экологической ответственностью в научных учреждениях нашей страны, которые ориентированы на комплексное повышение эффективного социального управления. В заключение авторами делается вывод о том, что интеграция экологической ответственности в эффективное социальное управление научной организацией являет собой важный аспект устойчивого развития и обеспечения благоприятной окружающей среды. Реализация системного подхода к управлению экологической ответственности в научных учреждениях обеспечивает достижение следующих результатов: сохранение окружающей среды; повышение социального имиджа научных учреждений; повышение качества и результативности научных исследований и разработок; улучшение социального взаимодействия с общественностью и заинтересованными сторонами.
Целью статьи является раскрытие региональной системы поддержки развития малого предпринимательства в Приморском крае. Для достижения указанной цели в статье поставлены и решены следующие задачи: охарактеризованы место и роль малого предпринимательства в современной экономике; выделены в соответствии с действующим законодательством критерии отнесения хозяйствующих субъектов к категории малого предпринимательства; выявлены специфические особенности развития российского малого предпринимательства; показано лидирующее место Приморского края среди регионов Дальневосточного федерального округа по развитию малого предпринимательства; обоснованы проблемы развития малого предпринимательства в регионе. Автором статьи раскрыта система мер, используемых в Приморском крае для поддержки малого предпринимательства. В заключении сделан вывод, что в регионе функционирует целостная система институтов государственной поддержки предпринимательской деятельности.
Статья посвящена анализу демографической динамики Дальнего Востока и входящих в его состав субъектов за последнее десятилетие. Показано, что рассматриваемый временной период, несмотря на активные меры со стороны федеральных и региональных властей, направленные на социально-экономическое развитие макрорегиона и улучшение демографической ситуации, характеризовался сохранением нисходящей динамики численности населения. Дана оценка компонентов, определяющих характер демографической динамики. Приведена классификация дальневосточных субъектов по типу демографической динамики и ее компонентов. Показано, что принадлежность дальневосточных субъектов к тому или иному типу демографической динамики достаточно устойчива во времени. Данные демографического прогноза на период до 2046 свидетельствуют, что в перспективе кардинальных изменений в распределении дальневосточных субъектов по характеру демографической динамики не произойдет.
В статье рассматриваются методы стимулирования государством развития транспорта на современном этапе. В условиях «поворота на Восток» и происходящих с 2022 г. геополитических изменений внешнеторговые потоки России переориентируются с европейского на южное и восточное направления. Это увеличило работу транспортного комплекса Дальнего Востока, обеспечивающего выход России на рынки стран АТР (в первую очередь КНР). Возрастающий масштаб грузовых потоков выявил дисбалансы в работе транспорта и обострил вопрос развития инфраструктуры. Государство разработало систему мер стимулирования развития транспорта. В статье предложена их группировка по объекту воздействия, сегменту рынка, форме регулирования. Показано, что для стимулирования привлечения частных инвестиций в развитие инфраструктуры государство использует различные механизмы: государственно-частное партнерство (ГЧП), инфраструктурные облигации, бюджетные кредиты и пр. В работе представлено применение в Дальневосточном федеральном округе (ДФО) ГЧП в области транспорта: реализуется 16 проектов, совокупная инвестиционная емкость которых составляет 223,0 млрд руб. Анализ структуры проектов позволил выявить их особенности. С использованием ГЧП реализуются значимые для комплексного развития транспорта макрорегиона проекты, характеризующиеся существенной инвестиционной емкостью и долгим сроком окупаемости. Примерами являются строительство трансграничного автомобильного моста Благовещенск (РФ) - Хэйхэ (КНР), модернизация международного аэропорта «Хабаровск» (Новый) имени Г. И. Невельского. В целом при реализации проектов ГЧП в сфере транспорта ключевая роль остается за государством, степень участия которого усиливается из-за ряда факторов: 1) увеличение числа проектов, в которых концессионером выступают компании общественного сектора (учрежденные государственными органами или корпорациями развития); 2) расширение применяемых механизмов поддержки.
Целью исследования является оценка факторов роста открытой экономики Дальнего Востока и Хабаровского края в 2000-2021 гг. Показано, что в долгосрочном периоде, несмотря на высокие темпы прироста затрат капитала и значительную открытость экономики, темпы экономического роста Дальнего Востока и Хабаровского края отставали от национальных. Оценка производственной функции указала, что для поддержания темпов роста экономика Дальнего Востока при прочих равных условиях требовала масштабных затрат капитала, а сдерживающее влияние негативных темпов прироста затрат труда компенсировалось другими факторами. Массовый капитал и нейтральный научно-технический прогресс в целом формировали общую положительную экономическую динамику Дальнего Востока, а торговля была ее важным дополнением. Определено, что вклад в экономический рост Дальнего Востока товарооборота с зарубежным рынком был почти в два раза выше вклада торговли с отечественным рынком. В отличие от Дальнего Востока экономика Хабаровского края в долгосрочном периоде характеризовалась близкой к постоянной отдаче от масштаба, требуя меньшего прироста затрат капитала и труда для поддержания ее роста. При этом экономический рост региона генерировался главным образом капиталом и торговлей. Вклад торговли с зарубежными странами в экономический рост Хабаровского края превышал вклад торговли с отечественным рынком. Определено, что массовый экспорт с малой добавленной стоимостью оказывал относительно меньшее воздействие на экономический рост Дальнего Востока и Хабаровского края при заметном влиянии импорта. Предполагается, что в текущих внешнеполитических условиях при смещении экономической активности страны на восток для регионов юга Дальнего Востока, к которым относится Хабаровский край, выполнение функции активного «посредника» между отечественным и зарубежным рынками может позволить использовать имеющиеся у них преимущества для целей ускорения экономики.
Издательство
- Издательство
- РАНХиГС
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 119571, город Москва, пр-кт Вернадского, д. 82 стр. 1
- Юр. адрес
- 119571, город Москва, пр-кт Вернадского, д. 82 стр. 1
- ФИО
- Комиссаров Алексей Геннадиевич (РЕКТОР)
- Контактный телефон
- +7 (499) 9569832